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  1. 基于BFO-BP神经网络的储层预测研究

  2. 地震属性的优选是提高地震储层预测精度的必要手段,传统的BP(Back Propagation)神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小值点的问题。而BFO(Bacterial Foraging Optimization)细菌觅食优化算法具有群体智能算法的并行全局搜索特性,从而构建混合型BFO-BP神经网络,令传统BP神经网络和标准的BFO算法相互取长补短,并将该模型应用于储层厚度预测中,从而达到提高预测精度的目的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-01
    • 文件大小:270336
    • 提供者:weixin_38657353